Showing papers by "Michihiko Minoh published in 1999"
01 Oct 1999
TL;DR: “Image Wave” is a new study paradigm based on the hypothesis that images like movies that exist in time have their own rhythms, and those rhythms are formed as synthesized waves each of which has its own frequency, phase and fluctuation.
Abstract: Image Wave” is a new study paradigm based on the hypothesis which is summarized as follows. 1) Images like movies that exist in time have their own rhythms, and those rhythms are formed as synthesized waves, each of which has its own frequency, phase and fluctuation. 2) Images in the mind themselves are synthesized waves. According to this hypothesis, our study searches for a new way of multimedia component synchronization based on the internal rhythm information of the components.
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01 Jan 1999
TL;DR: It is confirmed that 3-year-old boy born with Down's Syndrome has Down's syndrome.
Abstract: あらまし 個人の体形を表現する個人体形モデルを,あらかじめ用意した原形モデルとその個人のシルエット 画像から変形によって作成する手法を考案した.個人体形モデルは,ユーザが仮想空間で試着を行える仮想試着 システムにおいて使用することを想定している.現在,このような目的のための個人体形モデルは,大掛りな 3 次元計測装置を用いるか,多数の体形モデルを用意して一番近い形状のものを使用する.本手法では,変形によ り個人体形モデルを生成するため,精度や,あらかじめ必要とする体形モデル数が少ないという点で優れている. 原形モデルからの普遍的な形状特徴を維持しつつシルエット画像からの個人体形の形状情報を反映するため,シ ルエット画像と変形結果との間に輪郭一致制約を,原形モデルと変形結果の間に局所相似制約を与えて変形する. 局所相似制約とは,人体の各部分の局所的な形状は,個人間で相似形であるという仮定を適用するものである. 本手法を,実在の女性の 3次元計測データから得たシルエット画像と原形モデルに適用し,各個人の体形差と比 較して小さい誤差で結果が得られることを確認した. キーワ ドー 体形モデル,3次元変形,シルエット画像,局所相似制約,仮想試着室
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01 Jan 1999
TL;DR: ある空間に人が集まって様々なイベントを行うこと は,現代社会において一般的である.
Abstract: ある空間に人が集まって様々なイベントを行うこと は,現代社会において一般的である.例えば,会議や 講義,スポーツ,コンサートなどがこのような例に挙 げられる.近年の計算機の高性能化や通信の高速化の おかげで,実際にイベントに参加している人以外でも, 遠隔地からイベントに参加でき,そのイベントを実感 できるようになりつつある.このためには,複数のカ メラを用いて,多くの人にイベントを映像化して提供 することが望まれている.このような取組みは,分散 協調視覚の分野 [1]で研究されている. イベントを映像化するとき,その映像を見る人(ユー ザ)が好む映像を提供する必要がある.ユーザの好み はそれぞれのユーザにより異なる.ユーザに提供する 映像は,通信のコストを考えると 1本の映像で十分で ある.よって,多くのユーザにそれぞれ望む 1本の映 像を提供できる方法を考える. 計算機による映像化の研究として,映画のシーンで よく用いられるカメラ制御,映像の切換えを CGアニ メーションの生成に適用した文献 [2], [3]がある.これ
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TL;DR: A retrieval method using object sketches in which the user specifies object types and their position inside the image is proposed and it is shown that it is possible to retrieve with approximately the same degree of accuracy as when using a similar index built by humans, even when the recognition results are partially wrong.
Abstract: This paper proposes a method of retrieving landscape images in which an index is first generated automatically and then, to enable retrieval even when the index includes errors, a pixel-based object labeling technique for the landscape images is employed and similar images are retrieved by using object sketches. The automatic index generation requires recognition processing. Outdoor images are conventionally recognized by using a segment-based approach and heuristic knowledge and, as a consequence, problems of segment generation and knowledge acquisition arise. The proposed recognition method employs pixel-based, independent processing which does not use heuristic knowledge and, therefore, compared with conventional techniques for recognizing outdoor scenes, the process of index generation can be automated more easily. Generally, it is not possible to avoid errors completely in recognition results. With respect to this problem, this paper proposes a retrieval method using object sketches in which the user specifies object types and their position inside the image. Based on experiments, it is shown that, when this method is combined with a pixel-based object labeling technique, it is possible to retrieve with approximately the same degree of accuracy as when using a similar index built by humans, even when the recognition results are partially wrong. © 1999 Scripta Technica, Syst Comp Jpn, 30(12): 85–94, 1999
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